ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ C ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА О СПОРТИВНЫХ РЕЗУЛЬТАТАХ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ КЛЮЧЕВЫХ ФАКТОРОВ УСПЕХА КОМАНД
DOI:
https://doi.org/10.65164/fnzm7773Kalit so‘zlar:
данных, цифровые платформы, базы данных, Volleybox, спортивная аналитика, языка программирования, Google Colab, Python, рост, вес, возраст, игровая позицияAbstrak
В рамках данной статьи с помощью ИИ исследовано и проведено
комплексный анализ данных о женщинах-волейболистках на основе информации, полученной
из открытой базы данных Volleybox. Исследование продемонстрировало возможности
применения современных методов анализа данных для изучения физических и игровых
характеристик спортсменок, а также их взаимосвязи с игровыми позициями и ролью в команде.
Результаты данной работы могут быть полезны в образовательной деятельности, спортивной
аналитике, а также при разработке систем поддержки принятия решений в профессиональном
спорте.
Havolalar
[1]. Хастие Т., Тибширани Р., Фридман Дж. Статистическое обучение: основы и методы.
[2]. М.: Вильямс, 2020.
[3]. Mitchell R. Web Scraping with Python: Collecting Data from the Modern Web. — 2nd ed.
[4]. Sebastopol: O’Reilly Media, 2018. — 488 p.
[5]. Гудфеллоу Я., Бенджио Й., Курвилль А. Глубокое обучение. — М.: ДМК Пресс, 2021.
[6]. Маккини У. Python и анализ данных. — СПб.: Питер, 2022.
[7]. Вандер Плас Д. Python для науки о данных. — М.: ДМК Пресс, 2020.
[8]. Хант Дж. Практическое машинное обучение на Python. — М.: ДМК Пресс, 2022.
[9]. Gulnarida Zhalilova, Aliyma Mamatkasymova, Elnura Zhusupova, Kunduz Zhalzhaeva.
Forecasting data science professionals' salaries using machine learning methods based on real
data// International conference on «Modern problems of applied science and engineering», On
May 2-3, 2024. Том 3244, Выпуск 1/ 27 ноября, 2024г. https://pubs.aip.org/aip/acp/articleabstract/
3244/1/030034/3322836/Forecasting-data-science-professionals-salaries
